【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及飛機維修項目管理，具體涉及一種飛機缺陷精準(zhǔn)記錄系統(tǒng)及方法。
技術(shù)介紹
1、在飛機維修項目管理中，繞機檢查是一項至關(guān)重要的工作，一般需要由經(jīng)驗豐富的檢測人員執(zhí)行。這項檢查通常依賴于視覺觀察來識別并標(biāo)記飛機表面及各組件上的任何潛在缺陷或損傷。檢測人員不僅需要記錄下發(fā)現(xiàn)的每一處問題的具體位置，還要拍攝高分辨率的照片作為證據(jù)，并詳細(xì)描述缺陷的尺寸、嚴(yán)重程度以及數(shù)量等關(guān)鍵信息。
2、盡管視覺檢查因其直觀性和即時反饋的優(yōu)點而被廣泛采用，但它也存在一定的局限性。首先，人眼的識別精度有限，這意味著某些細(xì)微的損傷或隱蔽的問題可能被忽略，導(dǎo)致后續(xù)維修工作的復(fù)雜度增加，進而提高了維修成本。例如，如果在初次檢查中未能正確評估所需的維修材料，那么在維修過程中就可能出現(xiàn)材料短缺或過剩的情況，這不僅會拖延維修進度，還可能導(dǎo)致不必要的材料浪費。
3、此外，僅依靠肉眼進行的檢查難以實現(xiàn)對缺陷的系統(tǒng)性記錄與管理。沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)和電子化的記錄方式，維修歷史和相關(guān)信息可能會變得雜亂無章，不利于長期跟蹤和數(shù)據(jù)分析。為了克服這些限制，引入先進的信息化技術(shù)是未來發(fā)展的方向。例如，利用無人機輔助檢查、激光掃描技術(shù)、紅外熱成像以及其他非接觸式檢測手段可以提供更為精確的數(shù)據(jù)采集。目前，雖然已有一些方案提出了利用視覺識別技術(shù)，通過比對缺陷位置來進行飛機外形缺陷識別的智能化技術(shù)，如公開號為cn114913116a的專利即公開了一種基于飛機部件外形缺陷的圖像分析識別系統(tǒng)，能夠利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識別的技術(shù)，實現(xiàn)自動實時識別航線維修檢查作業(yè)過程中的飛機設(shè)
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)意在提供一種飛機缺陷精準(zhǔn)記錄系統(tǒng)及方法，缺陷特征分析維度多樣，能夠充分捕捉缺陷信息，識別精度較高，并且，能夠?qū)崿F(xiàn)飛機缺陷的系統(tǒng)化智能管理。
2、為達(dá)到以上目的，本專利技術(shù)提供的基礎(chǔ)方案為：
3、方案一
4、飛機缺陷精準(zhǔn)記錄系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)采集模塊、圖像處理模塊、特征處理模塊、缺陷識別模塊和結(jié)果輸出模塊；所述數(shù)據(jù)采集模塊包括圖像采集單元和輔助信息采集單元；所述圖像采集單元用于采集待測飛機的表面圖像；所述輔助信息采集單元用于采集待測飛機的結(jié)構(gòu)參數(shù)和表面材質(zhì)參數(shù)，并得到輔助參數(shù)數(shù)據(jù)；
5、所述圖像處理模塊用于預(yù)處理表面圖像；所述特征處理模塊用于基于預(yù)處理后的表面圖像，進行目標(biāo)特征提取；并將目標(biāo)特征轉(zhuǎn)換為特征向量；所述特征處理模塊在提取得到目標(biāo)特征后，還基于與目標(biāo)特征對應(yīng)的輔助參數(shù)數(shù)據(jù)，為目標(biāo)特征附加關(guān)聯(lián)信息；
6、所述缺陷識別模塊內(nèi)設(shè)有識別模型；所述識別模型以特征向量作為輸入，以缺陷率和缺陷類別作為輸出；所述識別模型為cnn神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；并采用歷史特征集訓(xùn)練識別模型；所述歷史特征集中包含有多型號飛機的歷史缺陷特征；所述歷史缺陷特征中附加有關(guān)聯(lián)信息；
7、所述結(jié)果輸出模塊用于根據(jù)缺陷識別模塊的輸出結(jié)果及其對應(yīng)的特征向量，定位缺陷位置并可視化展示缺陷分析結(jié)果并存儲。
8、方案二
9、飛機缺陷精準(zhǔn)記錄方法，采用如方案一所述的飛機缺陷精準(zhǔn)記錄系統(tǒng)進行飛機缺陷記錄；包括以下步驟：
10、由數(shù)據(jù)采集模塊的圖像采集單元采集待測飛機的表面圖像；并由數(shù)據(jù)采集模塊的輔助信息采集單元采集待測飛機的結(jié)構(gòu)參數(shù)和表面材質(zhì)參數(shù)，并得到輔助參數(shù)數(shù)據(jù)；
11、由圖像處理模塊預(yù)處理表面圖像；特征處理模塊基于預(yù)處理后的表面圖像，進行目標(biāo)特征提取；并將目標(biāo)特征轉(zhuǎn)換為特征向量；所述特征處理模塊在提取得到目標(biāo)特征后，還基于與目標(biāo)特征對應(yīng)的輔助參數(shù)數(shù)據(jù)，為目標(biāo)特征附加關(guān)聯(lián)信息；
12、以特征向量作為輸入，由缺陷識別模塊中的識別模型輸出缺陷率和缺陷類別；結(jié)果輸出模塊用于根據(jù)缺陷識別模塊的輸出結(jié)果及其對應(yīng)的特征向量，定位缺陷位置并可視化展示缺陷分析結(jié)果并存儲。
13、本專利技術(shù)的工作原理及優(yōu)點在于：
14、本專利技術(shù)飛機缺陷精準(zhǔn)記錄系統(tǒng)及方法，基于數(shù)據(jù)采集模塊進行飛機表面特征的采集，相較于人為執(zhí)行的繞機檢查，能夠?qū)崿F(xiàn)更為全面、高效的數(shù)據(jù)采集。并且，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型基于所特設(shè)的特征向量，進行飛機缺陷的識別與分析，缺陷特征分析維度多樣，能夠充分捕捉缺陷信息，識別精度較高，并且，結(jié)果輸出模塊能夠可視化展示分析結(jié)果并進行系統(tǒng)性存儲，能夠?qū)崿F(xiàn)飛機缺陷的系統(tǒng)化智能管理，從而提升整體的維修管理水平。
15、重點在于，本方案在基于圖像特征進行飛機外表面缺陷識別的基礎(chǔ)上，為圖像特征賦予了更多維度的關(guān)聯(lián)信息。通過采集待測飛機的結(jié)構(gòu)參數(shù)和表面材質(zhì)參數(shù)作為輔助參數(shù)數(shù)據(jù)，為目標(biāo)特征附加關(guān)聯(lián)信息，得到的特征整體不僅包含了飛機外表面的外觀信息，還包含了此區(qū)域外表面的結(jié)構(gòu)形狀與材質(zhì)等實體性信息，轉(zhuǎn)換得到的特征向量相較于常規(guī)的圖像特征向量，包含的特征信息更豐富。特別的是，本方案之所以這樣設(shè)置，是因為發(fā)現(xiàn)了飛機表面缺陷檢測中被大家所忽略的一點——受不同型號飛機的結(jié)構(gòu)形狀、結(jié)構(gòu)材質(zhì)等影響，同種破損、凹陷、裂紋之類的缺陷的表面表現(xiàn)形式存在差別（如本體結(jié)構(gòu)弧度影響凹陷識別；不同的表面材質(zhì)及涂層設(shè)置，影響裂紋像素點的判定等）。并且，本方案基于此，對特征向量以及識別模型均做了針對性設(shè)計，結(jié)合包含結(jié)構(gòu)、材質(zhì)等方面數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)信息，優(yōu)化特征向量組成，并優(yōu)化識別模型的訓(xùn)練方式，使得模型能夠多維分析飛機外表面，充分捕捉缺陷信息，識別精度較高，誤檢率較低。
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1.飛機缺陷精準(zhǔn)記錄系統(tǒng)，其特征在于，包括數(shù)據(jù)采集模塊、圖像處理模塊、特征處理模塊、缺陷識別模塊和結(jié)果輸出模塊；所述數(shù)據(jù)采集模塊包括圖像采集單元和輔助信息采集單元；所述圖像采集單元用于采集待測飛機的表面圖像；所述輔助信息采集單元用于采集待測飛機的結(jié)構(gòu)參數(shù)和表面材質(zhì)參數(shù)，并得到輔助參數(shù)數(shù)據(jù)；
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的飛機缺陷精準(zhǔn)記錄系統(tǒng)，其特征在于，還包括缺陷數(shù)據(jù)庫；所述結(jié)果輸出模塊得到的缺陷分析結(jié)果均存入缺陷數(shù)據(jù)庫中，并按飛機型號、缺陷位置、缺陷類別，進行多層級的分類存儲。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的飛機缺陷精準(zhǔn)記錄系統(tǒng)，其特征在于，所述圖像處理模塊的預(yù)處理操作包括：圖像去噪、對比度增強、色彩校正和圖像裁剪。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的飛機缺陷精準(zhǔn)記錄系統(tǒng)，其特征在于，所述特征處理模塊在將目標(biāo)特征轉(zhuǎn)換為特征向量的轉(zhuǎn)換過程中，先基于Inception網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)換得到參考特征向量，再根據(jù)目標(biāo)特征的關(guān)聯(lián)信息，調(diào)整參考特征向量的特征參數(shù)，并得到最終的特征向量。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的飛機缺陷精準(zhǔn)記錄系統(tǒng)，其特征在于，所述特征處理模塊中還設(shè)有特征分
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的飛機缺陷精準(zhǔn)記錄系統(tǒng)，其特征在于，在特征分析模型的訓(xùn)練中，所述特征分析模型以歷史特征集為輸入，以關(guān)聯(lián)參數(shù)信息對歷史缺陷特征的影響幅度為輸出。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的飛機缺陷精準(zhǔn)記錄系統(tǒng)，其特征在于，所述待測飛機的結(jié)構(gòu)參數(shù)包括結(jié)構(gòu)類型、結(jié)構(gòu)幾何參數(shù)；所述待測飛機的表面材質(zhì)參數(shù)包括材料類別、表面處理數(shù)據(jù)、老化特性；所述關(guān)聯(lián)信息包括目標(biāo)特征對應(yīng)飛機表面區(qū)域的輔助參數(shù)數(shù)據(jù)。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的飛機缺陷精準(zhǔn)記錄系統(tǒng)，其特征在于，所述結(jié)果輸出模塊在可視化展示缺陷分析結(jié)果時，以缺陷位置所在的待測飛機表面為主視角，顯示完整的飛機外形圖，并在缺陷位置處附加缺陷標(biāo)簽；所述缺陷標(biāo)簽包括缺陷率、缺陷類別。
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的飛機缺陷精準(zhǔn)記錄系統(tǒng)，其特征在于，在訓(xùn)練識別模型時，還通過反向傳播優(yōu)化識別模型,并使用Adam優(yōu)化器更新網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。
10.飛機缺陷精準(zhǔn)記錄方法，其特征在于，采用如權(quán)利要求1-9任一項所述的飛機缺陷精準(zhǔn)記錄系統(tǒng)進行飛機缺陷記錄；包括以下步驟：
...【技術(shù)特征摘要】
1.飛機缺陷精準(zhǔn)記錄系統(tǒng)，其特征在于，包括數(shù)據(jù)采集模塊、圖像處理模塊、特征處理模塊、缺陷識別模塊和結(jié)果輸出模塊；所述數(shù)據(jù)采集模塊包括圖像采集單元和輔助信息采集單元；所述圖像采集單元用于采集待測飛機的表面圖像；所述輔助信息采集單元用于采集待測飛機的結(jié)構(gòu)參數(shù)和表面材質(zhì)參數(shù)，并得到輔助參數(shù)數(shù)據(jù)；
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的飛機缺陷精準(zhǔn)記錄系統(tǒng)，其特征在于，還包括缺陷數(shù)據(jù)庫；所述結(jié)果輸出模塊得到的缺陷分析結(jié)果均存入缺陷數(shù)據(jù)庫中，并按飛機型號、缺陷位置、缺陷類別，進行多層級的分類存儲。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的飛機缺陷精準(zhǔn)記錄系統(tǒng)，其特征在于，所述圖像處理模塊的預(yù)處理操作包括：圖像去噪、對比度增強、色彩校正和圖像裁剪。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的飛機缺陷精準(zhǔn)記錄系統(tǒng)，其特征在于，所述特征處理模塊在將目標(biāo)特征轉(zhuǎn)換為特征向量的轉(zhuǎn)換過程中，先基于inception網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)換得到參考特征向量，再根據(jù)目標(biāo)特征的關(guān)聯(lián)信息，調(diào)整參考特征向量的特征參數(shù)，并得到最終的特征向量。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的飛機缺陷精準(zhǔn)記錄系統(tǒng)，其特征在于，所述特征處理模塊中還設(shè)有特征分析模型；由特征分析模型...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：李龍順，李曉光，竇中鋒，戴林川，
申請(專利權(quán))人：重慶春之翼信息科技有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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